2013年「センサ分野」における「ビッグデータ（BigData）」の「データ（Data）」種類に関する詳細調査

【調査対象】

・ 「センサ分野」　全般

【調査方法】

・弊社専門調査員によるオープンデータの収集ならびに、クローズドデータの収集、プラス弊社内データベースの活用により調査・分析を行った。

【調査＆レポート期間】

・2013年5月10日（調査開始）～2013年8月19日まで深堀調査を実施した。その後、レポーティング（集計＆分析）を実施し、2013年9月29日に集計＆分析ならびにコメント化が終了した。

【はじめに】

　早いもので、2013年度上期が終わろうとしているが、「ビッグデータ（BigData）」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

　中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野、食品分野、エネルギー分野、製造分野、流通分野、公共分野、金融分野、マーケティング分野、高齢者・シニア分野、センサ分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ（BigData）」の「データ種類（各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか？）」ならびに「活用シーン（そのデータを活用した斬新な未来シーン）」について調査＆レポート化して欲しい！といった声が高まっている。
　

　背景にあるのは、「ビッグデータ（BigData）」を収集・蓄積・保存、解析（マイニング）、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスの一連の流れの基となる「データ種類（各業界・業種別に、どのようなデータ種類が存在し、どのようなデータが今後活用価値の高いデータになるのか？）」 を網羅的且つ多層的に把握したい！といった要望・リクエストがある。

　こうした声を受けて、ESP総研では各業界・業種別の中で急速にニーズが高まっている“2013年「センサ分野」における「ビッグデータ（BigData）」の「データ（Data）」種類に関する詳細調査 ”をレポート化することとなった。

　この調査報告書が「ビッグデータ（BigData）」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【目次】

?.総括　編　P1

1）大分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）　P2
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類：位置・空間情報　P3
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類：イメージ・画像情報　P4
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類：屋内・設備情報　P5
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類：活動情報　P6
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜5＞大分類：環境情報　P7
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜6＞大分類：構造物・建築物情報　P8
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜7＞大分類：産業・工業情報　P9
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜8＞大分類：自動車・交通情報　P10
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜9＞大分類：生体・人体情報　P11
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜10＞大分類：電力・エネルギー情報　P12
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜11＞大分類：防災・防犯情報　P13
2）大分類×中分類＆集計・分析（合計 1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜12＞大分類：その他情報　P14
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：位置・空間情報×空間関連（抽出件数：51件）　P15
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：位置・空間情報×時間関連（抽出件数：18件）　P16
3）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：位置・空間情報×位置関連（抽出件数：100件）　P17
4）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：イメージ・画像情報×中分類なし（抽出件数：71件）　P18
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：屋内・設備情報×屋内・ビル内関連（抽出件数：24件）　P19
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：屋内・設備情報×家電・調理関連（抽出件数：24件）　P20
5）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：屋内・設備情報×設備関連（抽出件数：36件）　P21
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：活動情報×人間行動関連（抽出件数：117件）　P22
6）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：活動情報×力学的情報関連（抽出件数：205件）　P23
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：環境情報×気象・大気関連（抽出件数：247件）　P24
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：環境情報×自然環境関連（抽出件数：67件）　P25
7）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：環境情報×周辺環境関連（抽出件数：44件）　P26
8）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：構造物・建築物情報×中分類なし（抽出件数：26件）　P27
9）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：産業・工業情報×中分類なし（抽出件数：186件）　P28
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：自動車・交通情報×車載データ・運転者関連（抽出件数：32件）　P29
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜2＞大分類×中分類：自動車・交通情報×車両状態関連（抽出件数：133件）　P30
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜3＞大分類×中分類：自動車・交通情報×道路関連（抽出件数：39件）　P31
10）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜4＞大分類×中分類：自動車・交通情報×その他（抽出件数：27件）　P32
11）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：生体・人体情報×中分類なし（抽出件数：95件）　P33
12）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：電力・エネルギー情報×中分類なし（抽出件数：38件）　P34
13）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：防災・防犯情報×中分類なし（抽出件数：39件）　P35
14）大分類×中分類×小分類＆集計・分析（合計1,717件のセンサ×ビッグデータ（BigData）×種類を集計＆網羅的に体系化）＜1＞大分類×中分類：その他情報×中分類なし（抽出件数：98件）　P36

15）センサ分野 × 詳細なデータ種類・情報内容（大分類・中分類・小分類）　Lowデータ＜合計：1,717件＞　P37

奥付け

【ISBNコード】

ISBN978-4-907048-50-1　C2034

【企画・調査・分析・レポーティング・監修・編集】

1）企画・監修・編集：ESP総研　村岡　正悦
2）調査・分析・レポーティング：ESP総研　田嶋　樹里

【トータル・ページ数（報告書）】

・59ページ
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